たしかに、今VR機種がありすぎて分かりづらいと思ったのでVR選びガイドを作ってみました

Nano Banana Proすげー https://t.co/PRBTnPQpeF https://t.co/RTo18eMsqX November 11, 2025

Gemini3, Nano Banana Pro登場で, 先月時点で私がTBSの以下番組で「OpenAIは危うい.Googleが勝つ」としてたのが注目(特に投資家層?)されてるようです
実際は公には以下記事で2024年OpenAI絶頂期からずっとGoogle有利とみてます
長い(私のX史上最長)ですが根拠, OpenAI vs Googleの展望を書いてみます

先月のTBS動画：https://t.co/kgWcyTOTWK
2024年6月の記事：https://t.co/4HEhA4IJQa

参考のため、私がクローズドな投資家レクなどで使う資料で理解の助けになりそうなものも貼っておきます。

※以下はどちらかというと非研究者向けなので、研究的には「当たり前では」と思われることや、ちょっと省略しすぎな点もあります。

まず、現在の生成AI開発に関して、性能向上の根本原理、研究者のドグマ的なものは以下の二つです。基本的には現在のAI開発はこの二つを押さえれば大体の理解ができると思います。両者とも出てきたのは約5年前ですが、細かい技術の発展はあれど、大部分はこの説に則って発展しています。
①スケーリング則
https://t.co/WKl3kTzcX5

②SuttonのThe Bitter Lesson
https://t.co/esHtiJAcH9

①のスケーリング則は2020年に出てきた説で、AIの性能は1)学習データの量、2)学習の計算量（=GPUの投入量）、3)AIのモデルサイズ（ニューラルネットワークのパラメータ数）でほぼ決まってしまうという説です。この３つを「同時に」上げ続けることが重要なのですが、1と3はある程度研究者の方で任意に決められる一方、2のGPUはほぼお金の問題になります。よって、スケーリング則以降のAI開発は基本的にお金を持っている機関が有利という考えが固まりました。現在のChatGPTなどを含む主要な生成AIは一つ作るのに、少なく見積もってもスカイツリーを一本立てるくらい（数百億）、実際には研究の試行錯誤も含めると普通に数千億から数兆かかるくらいのコストがかかりますが、これの大部分はGPUなどの計算リソース調達になります。

②のThe Bitter Lessonは、研究というよりはRichard Suttonという研究者個人の考えなのですが、Suttonは現在のAI界の長老的な人物で、生成AI開発の主要技術（そして私の専門）でもある強化学習の事実上の祖かつ世界的な教科書（これは私達の翻訳書があるのでぜひ！）の執筆者、さらにわれわれの分野のノーベル賞に相当するチューリング賞の受賞者でもあるので、重みが違います。
これは端的にいうと、「歴史的に、AIの発展は、人間の細かい工夫よりも、ムーアの法則によって加速的に発展する計算機のハードの恩恵をフルに受けられるものの方がよい。つまりシンプルで汎用的なアルゴリズムを用い、計算機パワーに任せてAIを学習させた方が成功する。」ということを言っています。

①と②をまとめると、とにかく現状のAIの性能改善には、GPUのような計算リソースを膨大に動員しなければならない。逆に言えばそれだけの割と単純なことで性能上昇はある程度約束されるフェーズでもある、ということになります。

これはやや議論を単純化しすぎている部分があり、実際には各研究機関とも細かいノウハウなどを積み重ねていたり、後述のようにスケーリングが行き詰まることもあるのですが、それでも昨今のAI発展の大半はこれで説明できます。最近一般のニュースでもよく耳にするようになった異常とも言えるインフラ投資とAIバブル、NVIDIAの天下、半導体関連の輸出制限などの政治的事象も、大元を辿ればこれらの説に辿り着くと思います。

以下、この二つの説を前提に話を進めます。

公にはともかく私が個人的に「OpenAIではなくGoogleが最終的には有利」と判断したのはかなり昔で、2023年の夏時点です。2023年6月に、研究者界隈ではかなり話題になった、OpenAIのGPT-4に関するリーク怪文書騒動がありました。まだGoogleが初代Geminiすら出してなかった時期です。（この時期から生成AIを追っている人であれば、GPT-4のアーキテクチャがMoEであることが初めて明らかになったアレ、と言えば伝わるかと思います）
ChatGPTの登場からGPT-4と来てあれほどの性能（当時の感覚で言うと、ほぼ錬金術かオーパーツの類）を見せられた直後の数ヶ月は、さすがに生成AI開発に関する「OpenAIの秘伝のタレ説」を考えており、OpenAIの優位は揺らがないと考えていました。論文では公開されていない、既存研究から相当逸脱した特殊技術(=秘伝のタレ)がOpenAIにはあって、それが漏れない限りは他の機関がどれだけお金をかけようが、まず追いつくのは不可能だと思っていたのです。しかし、あのリーク文書の結論は、OpenAIに特別の技術があったわけではなく、あくまで既存技術の組み合わせとスケーリングでGPT-4は実現されており、特に秘伝のタレ的なものは存在しないというものでした。その後、2023年12月のGemini初代が微妙だったので、ちょっと揺らぐこともあったのですが、基本的には2023年から私の考えは「最終的にGoogleが勝つだろう」です。
つまり、「スケーリングに必要なお金を持っており、実際にそのAIスケーリングレースに参加する経営上の意思決定と、それを実行する研究者が存在する」という最重要の前提について、OpenAIとGoogleが両方とも同じであれば、勝負が着くのはそれ以外の要素が原因であり、Googleの方が多くの勝ちにつながる強みを持っているだろう、というのが私の見立てです。

次に、AI開発競争の性質についてです。
普通のITサービスは先行者有利なのですが、どうもAI開発競争については「先行者不利」となっている部分があります。先行者が頑張ってAIを開発しても、その優位性を保っている部分でAIから利益を得ることはほとんどの場合はできず、むしろ自分たちが発展させたAI技術により、後発事業者が追いついてきてユーザーが流出してしまうということがずっと起きているように思われます。
先ほどのスケーリング則により、最先端のAIというのはとても大きなニューラルネットワークの塊で、学習時のみならず、運用コストも膨大です。普通のITサービスは、一旦サービスが完成してしまえば、ユーザーが増えることによるコスト増加は大したことがないのですが、最先端の生成AIは単なる個別ユーザーの「ありがとうございます」「どういたしまして」というチャットですら、膨大な電力コストがかかる金食い虫です。3ドル払って１ドル稼ぐと揶揄されているように、基本的にはユーザーが増えれば増えるほど赤字です。「先端生成AIを開発し、純粋に生成AIを使ったプロダクトから利益を挙げ続ける」というのは、現状まず不可能です。仮に最先端のAIを提供している間に獲得したユーザーが固定ユーザーになってくれれば先行者有利の構図となり、その開発・運営コストも報われるのですが、現状の生成AIサービスを選ぶ基準は純粋に性能であるため、他の機関が性能で上回った瞬間に大きなユーザー流出が起きます。現状の生成AIサービスはSNSのように先行者のネットワーク効果が働かないため、常に膨大なコストをかけて性能向上レースをしなければユーザー維持ができません。しかも後発勢は、先行者が敷いた研究のレールに乗っかって低コストで追いつくことができます。

生成AI開発競争では以上の、
・スケーリング則などの存在により、基本的には札束戦争
・生成AIサービスは現状お金にならない
・生成AI開発の先行者有利は原則存在しない
と言う大前提を理解しておくと、読み解きやすいかと思います。
（繰り返しですがこれは一般向けの説明で、実際に現場で開発している開発者は、このような文章では表現できないほどの努力をしています。）

OpenAIが生成AI開発において（先週まで）リードを保っていた源泉となる強みは、とにかく以下に集約されると思います。

・スケーリングの重要性に最初に気付き、自己回帰型LLMという単なる「言語の穴埋め問題がとても上手なニューラルネットワーク」（GPTのこと）に兆レベルの予算と、数年という（AI界隈の基準では）気が遠くなるような時間を全ベットするという狂気を先行してやり、ノウハウ、人材の貯金があった
・極めてストーリー作りや世論形成がうまく、「もうすぐ人のすべての知的活動ができるAGIが実現する。それを実現する技術を持っているのはOpenAIのみである」という雰囲気作りをして投資を呼び込んだ

前者については、スケーリングと生成AIという、リソース投下が正義であるという同じ技術土俵で戦うことになる以上、後発でも同レベルかそれ以上の予算をかけられる機関が他にいれば、基本的には時間経過とともにOpenAIと他の機関の差は縮みます。後者については、OpenAIがリードしている分には正当化されますが、一度別の組織に捲られると、特に投資家層に対するストーリーの維持が難しくなります。

一方のGoogleの強みは以下だと思います。
・投資マネーに頼る必要なく、生成AI開発と応用アプリケーションの赤字があったとしても、別事業のキャッシュで相殺して半永久的に自走できる
・生成AIのインフラ（TPU、クラウド事業）からAI開発、AIを応用するアプリケーション、大量のユーザーまですべてのアセットがすでに揃っており、各段階から取れるデータを生かして生成AIの性能向上ができる他、生成AIという成果物から搾り取れる利益を最大化できる

これらの強みは、生成AIのブーム以前から、AIとは関係なく存在する構造的なものであり、単に時間経過だけでは縮まらないものです。序盤はノウハウ不足でOpenAIに遅れをとることはあっても、これは単に経験の蓄積の大小なので、Googleの一流開発者であれば、あとは時間の問題かと思います。
（Googleの強みは他にももっとあるのですが、流石に長くなりすぎるので省略）

まとめると、
生成AIの性能は、基本的にスケーリング則を背景にAI学習のリソース投下の量に依存するが、これは両者であまり差がつかない。OpenAIは先行者ではあったが、AI開発競争の性質上、先行者利益はほとんどない。OpenAIの強みは時間経過とともに薄れるものである一方、Googleの強みは時間経過で解消されないものである。OpenAIは自走できず、かつストーリーを維持しない限り、投資マネーを呼び込めないが、一度捲られるとそれは難しい。一方、GoogleはAIとは別事業のキャッシュで自走でき、OpenAIに一時的に負けても、長期戦でも問題がない。ということになります。

では、OpenAIの勝利条件があるとすれば、それは以下のようなものになると思います。

・OpenAIが本当に先行してAGI開発に成功してしまう。このAGIにより、研究開発や肉体労働も含むすべての人間の活動を、人間を上回る生産性で代替できるようになる。このAGIであらゆる労働を行なって収益をあげ、かつそれ以降のAIの開発もAGIが担うことにより、AIがAIを開発するループに入り、他の研究機関が原理的に追いつけなくなる（OpenAIに関する基本的なストーリーはこれ）
・AGIとまではいかなくとも人間の研究力を上回るAIを開発して、研究開発の進捗が著しく他の機関を上回るようになる
・ネットワーク効果があり先行者有利の生成AIサービスを作り、そこから得られる収益から自走してAGI開発まで持っていく
・奇跡的な生成AIの省リソース化に成功し、現在の生成AIサービスからも収益が得られるようになる
・生成AI・スケーリング則、あるいは深層学習とは別パラダイムのAI技術レースに持ち込み技術を独占する（これは現在のAI研究の前提が崩れ去るので、OpenAI vs Googleどころの話ではない）
・Anthropicのように特定領域特化AIを作り、利用料金の高さを正当化できる価値を提供する

最近のOpenAIのSora SNSや、検索AI、ブラウザ開発などに、この辺の勝利条件を意識したものは表れているのですが、今のところ成功はしていないのではないかと思います。省リソース化に関しては、多分頑張ってはいてたまに性能ナーフがあるのはこれの一環かもしれないです。とはいえ、原則性能の高さレースをやっている時にこれをやるのはちょっと無理。最後のやつは、これをやった瞬間にAGIを作れる唯一のヒーローOpenAIの物語が崩れるのでできないと思います。

最後に今回のGemini3.0やNano Banana Pro（実際には二つは独立のモデルではなく、Nano Bananaの方はGemini3.0の画像出力機能のようですが）に関して研究上重要だったことは、事前学習のスケーリングがまだ有効であることが明らかになったことだと思います。
ここまでひたすらスケーリングを強調してきてアレですが、実際には2024年後半ごろから、データの枯渇によるスケーリングの停滞が指摘されていること、また今年前半に出たスケーリングの集大成で最大規模のモデルと思われるGPT-4.5が失敗したことで、単純なスケーリングは成り立たなくなったとされていました。その一方で、
去年9月に登場したOpenAIのo1やDeepSeekによって、学習が終わった後の推論時スケーリング（生成AIが考える時間を長くする、AIの思考過程を長く出力する）が主流となっていたのが最近です。
OpenAIはそれでもGPT-5開発中に事前学習スケーリングを頑張ろうとしたらしいのですが、結局どれだけリソースを投下しても性能が伸びないラインがあり、諦めたという報告があります。今回のGemini3.0に関しては、関係者の発言を見る限り、この事前学習のスケーリングがまだ有効であり、OpenAIが直面したスケーリングの限界を突破する方法を発見していることを示唆しています。
これはもしかしたら、単なるお金をかけたスケーリングを超えて、Googleの技術上の「秘伝のタレ」になる可能性もあり、上記で書いた以上の強みを今回Googleが手にした可能性もあると考えています。

本当はもっと技術的に細かいことも書きたいのですが、基本的な考えは以上となります。色々と書いたものの、基本的には両者が競争してもらうことが一番技術発展につながるとは思います！ November 11, 2025

【AIが"絵"を描く前に"熟考"する時代へ🎨】

従来のAIは、注文を受けると即座に描画を始める「直感的（System 1）」なアプローチが主流でした。

しかし、Googleの最新モデル「Gemini 3 Pro Image（Nano Banana Pro）」は、生成前に構図や物理法則を論理的に「思考（System 2）」するプロセスを導入しています。

内部で「思考トークン」を使い、自己修正やプランニングを行ってから出力へ。

これは単なる画像生成ではなく、AIによる視覚的論理構築への進化です。

「考える」ことで画質はどう変わるのか？

そのメカニズムとは？

👇詳細はリプ欄の動画で！

#Google #Gemini #nanobanana November 11, 2025

Nano banana スゲー！www
一発ででけた！
ヽ(ΦωΦ)ノ
#いい二郎の日
#ラブプラス https://t.co/zXHLlLn0sr November 11, 2025

これの作り方！

bananaプロにお願いしたプロンプトはリプ欄ですが、キモは…
--------------------------------
私からの指示はあくまで方向性の参考なので、最もクオリティの高いビジュアルになることを最優先して、私からの情報は取捨選択して下さい。
--------------------------------
上記一文かと思います！！

なーんかイマイチだった仕上がりも、これを入れるだけで結構いい感じになりましたよ。

AIを信頼して任せよう！！ November 11, 2025

ばんばんわー٩( ''ω'' )و
モデム不調でネット回線きれちゃうから何か生成しようにもはかどらぬ。シクシク。

ケチャップ妖精編（完）
Nano Banana Pro　AI漫画 https://t.co/JcDjMxN7nM https://t.co/kqwoacuEm1 November 11, 2025

精准控制角色姿势，还可以调整画面内容

传2张参考图：第1张是人物图片，第2张是姿势图片

Nano banana Pro提示词：

参考图像：
参考图1（高优先级，身份和面部参考）：匹配这位女性的面部结构、眼型、肤色和发型（深棕色凌乱的盘发，带有几缕法式刘海）。保持她自然柔和的编辑风格外观。
参考图2（最高优先级，姿态参考深度图）：精确重现此深度图中的身体姿态和肢体几何形状。将其视为姿势、腿部角度、躯干倾斜和手部位置的硬性约束。

主题参数：
类型：成年女性。
身份匹配规则：面部、眼睛、鼻子、嘴唇和整体气质必须匹配身份参考图像（图1）。相同的深棕色头发，松散凌乱的盘发/发髻，带有柔软的几缕法式刘海。自然妆容，逼真的皮肤毛孔，微妙的桃色调。平静专注的表情。
姿态：精确使用深度图姿态（图2）。
姿态细节：重现深度参考中的姿态
人体艺术：超逼真的3D视错觉蛇纹身盘绕在抬起的右小腿胫骨和腿肚子上。纹身必须看起来像是嵌入皮肤的墨水：清晰的鳞片微观纹理，逼真的深度阴影，以及与窗光和腿部弯曲对齐的柔和投射阴影。没有平坦或贴纸般的边缘。

服装：
物品：合身的钴蓝色运动文胸（哑光功能面料），紧身干净的白色瑜伽短裤（光滑压缩面料），赤脚。
规则：没有服装瑕疵，没有扭曲的接缝，没有透明伪影。

环境：
场景：室内家庭瑜伽空间。风格：波西米亚极简主义。
装饰元素：后墙上的大型花边挂毯，靠墙放置在地板上的带框瑜伽体式插图，透明玻璃花瓶中的干棉花茎，过滤日光的透明白色窗帘。
地板：带有微妙逼真反射的浅色光泽瓷砖。
道具：以拍摄对象为中心的紫色圆形瑜伽垫。
色调：温暖的奶油色和柔和的中性色，整洁舒适的房间。

技术参数：
构图：垂直9:16编辑健身肖像，中全景镜头（膝盖以上），视线高度，居中构图，头部留有轻微空间，背景柔和虚化。
相机：全画幅照片外观，50mm定焦镜头，f/2.0光圈，自然浅景深，焦点清晰对准面部和抬起的腿。
光线：来自相机左侧的柔和自然窗光，漫射阴影，光线在皮肤上轻柔包裹，纹身腿部有微妙高光，干净的HDR过渡。
真实感处理：阴影中有细腻的传感器噪点，轻微的暗角，高对比度边缘有微小的色差，无风格化。

负面提示：
未成年，儿童，青少年，CGI，3D渲染，卡通，动漫，插画，塑料皮肤，喷枪效果，过度光滑，解剖结构错误，多余的手指，变形的手，扭曲的脚，缺失脚趾，姿态不匹配，不同的姿态，错误的腿部角度，平面纹身，贴纸纹身，模糊的纹身，文本，标志，水印，UI，霓虹赛博朋克，过饱和，刺眼的闪光灯，杂乱无章的房间，不切实际的比例。 November 11, 2025

4.5 Opusすごいけど、NotebookLMというかNano Banana Proの衝撃はまだまだ伝わりきっていない気がする。このスライドなんて秒だよ。生成待ち時間除いたら1分かかってない。 https://t.co/kGqGW3Xe4V November 11, 2025

『Nano Banana Pro』が流石にヤバいので、使い方や特徴をまとめた。｜AI FREAK - 最新のAIツールをご紹介 https://t.co/4Su4BFVqvc November 11, 2025

nano banana proでのワークフローを公開してくれる人すき…

各々得意な分野を活かして創作しているので、真似できない部分も多いけど
参考にできる部分は参考にして積極的に学ばせてもらいたい November 11, 2025

@fukutomi_AI フクさん、画像のクオリティめちゃくちゃ高いですね‼️
文字だけ惜しい……。
Nano Banana Pro楽しいですよね♥️
文字化け対策わかったらぜひ教えてください🙏 November 11, 2025

たった1枚のこの画像だけで
念願のクレイアート絵本を作成しました！

ダリさんで作成している途中、何度目かのバージョンアップでこのテイストが生成できなくなりました。
（GPTに直接聞きました🤣）

半ばあきらめていましたが、この度
「Gemini」と「Nano Banana Pro」
だけを使って、なんと完成できちゃいました！！
嬉しくてペーパーバックまで作成してしまいました（笑）

というわけでブラックフライデーに乗っかって
11月30日まで99円セールをしちゃいます！！
詳しくはリプ欄で(*'▽')

#Gemini　
#nanobanana
#PR November 11, 2025

これは面白い……時代別の傾向もそれっぽい感じ。

そして、未来日付を設定すると、Nano Banana Proが考える未来ミームが出てくる。

サイバー巫女
メタバース税払った？
気候変動は甘え https://t.co/G0oWgtvFCS https://t.co/RzKwFFt3NP November 11, 2025

プログラミング中のPythonに巻き付かれる4コマ。Nano Banana Proポン出しでこれは凄い #マンガ #NanoBanana https://t.co/masxQXp1QT November 11, 2025

nano banana pro 写真さえあれば背景出力すごい。 https://t.co/e6HKOvOmV5 November 11, 2025

これは面白い……時代別の傾向も適格な感じ。

そして、未来日付を設定すると、Nano Banana Proが考える未来ミームが出てくる。

サイバー巫女
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気候変動は甘え https://t.co/E0MOEhuG2L https://t.co/RzKwFFt3NP November 11, 2025

【🎁48時間限定配布】
Nano Banana Proの機能が神すぎたので
コンテンツ販売で使えるプロンプトを
50個まとめました。

1. Xでバズる図解
2. 無料プレゼント企画サムネ
3. Instagram投稿・カルーセル
4. YouTubeサムネ
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7. ステップメール・LINE配信用
8. ウェビナー・セミナー告知
9. 実績・数字インフォグラフィック
10. 本・電子書籍モックアップ

これら全て、プロンプト入れて
１クリックするだけでOKです！
　　　　　
これだけで私も作業時間が50分の1に
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そこで、
『NanoBananaProプロンプト50選』を
19,800円くらい販売予定なのですが、
今だけ特別に無料配布しちゃいます。

このスプシが欲しい人は
いいねとブクマ、リプで【バナナ】と送って🍶 November 11, 2025

誕生日の一日を覗いてみたら・・・🎂

ちゃんと職場でお祝いしてもらってました😊🎉

あと、ラーメン食べる姿がめっちゃかわいいので、ラーメン食べるシリーズで毎日投稿したくなってきました。

--- Nano Banana Proプロンプト ----
以下、画像の女性の情報です。
この女性の誕生日の1日の様子を捉えた写真を4カット生成して。
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in the next 2 days.on November 21st Higgsfield granted FREE access to Google's Nano Banana Pro Image model. Higgsfield AI(@higgsfield_ai)

Nano Banana Pro is unlimited for a year for everyone joining @higgsfield_ai in the next 2 days. November 11, 2025

💖無料のFlova AIで遊んで見た（短め）🎉
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曲 : suno
画像生成AI : Flova AI (Nano Banana Pro) 2k
動画生成AI : Flova AI (hailuo-2.3)
動画編集 : Flova AI
構成:Flova AI(無料)　 #FlovaAI　
Nano Banana Proを使うとリアルな顔になりますね(添付imagefx+grok画像をNano Banana Proでもっとリアル化)
hailuo-2.3は、人間とマスコット？キャラを両方動かすのがなかなかうまくいかなかった🤣今度はNano Banana Pro 4kバージョン添付画像複数を共演を製作してみよう💖 November 11, 2025

新しいAIのNano banana Pro試したんですが
バイクのディテール描写の向上がすごいですね
スクーターのクランクケース外した上で
内部のプーリー、ドライブベルト、クラッチまでちゃんと描けてる
床にはウェイトローラーもあるしスライドピースっぽいのも https://t.co/FJxoKTmeZl November 11, 2025